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Record W820889871 · doi:10.71781/1776

Conflits d’intérêts et courtage immobilier au Québec : un constat mitigé sur l’état du droit, 50 ans après l’entrée en vigueur de la première Loi sur le courtage immobilier

2014· dissertation· fr· W820889871 on OpenAlexaboutno aff
Isabelle Lafrenière

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCorporate Governance and Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La période de prospérité immobilière qu’a vécue le Québec a attiré de nombreuses personnes vers la pratique du courtage immobilier. Certains ont malheureusement choisi d’exercer cette « profession » pour les mauvaises raisons et sans se soucier des règles et valeurs régissant l’industrie du courtage immobilier au Québec, dont la protection est confiée à l’Organisme d’autoréglementation du courtage immobilier du Québec (ci-après : « Organisme » ou « OACIQ ». Ainsi, à l’ère où la question des conflits d’intérêts, et plus particulièrement ceux existants chez nos élus, envahie littéralement les médias, il nous a semblé pertinent d’étudier le concept de conflit d’intérêts à travers la Loi sur le courtage immobilier en vue de faire un constat sur l’état du droit. Dans la première partie de notre exposé, nous traiterons des fondements et origines de l’expression « conflit d’intérêts » ainsi que son évolution à travers le temps, jusqu’à présent. Cette première partie, également consacrée au lexique, nous permettra de comprendre l’étymologie des termes « conflit », « intérêt » et de l’expression « conflit d’intérêts ». Finalement, nous analyserons certaines lois et décisions traitant du sujet. Dans la seconde partie de notre mémoire, nous nous pencherons sur la place occupée par le conflit d’intérêts dans la Loi sur le courtage immobilier. L’historique des diverses versions de cette Loi, l’évolution des dispositions ainsi que les décisions du Comité de discipline de l’OACIQ concernant le conflit d’intérêts y seront étudiés. Nous conclurons ce mémoire par une synthèse de nos recherches et en proposant des modifications législatives à la Loi sur le courtage immobilier.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.302

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0120.007
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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